Аналіз Project89: модульна, високоекономічна платформа наступного покоління для AI агентів

Project89 використовує абсолютно новий підхід до розробки фреймворку Agent, який є високопродуктивним фреймворком Agent для розробки ігор, що є більш модульним і має кращу продуктивність у порівнянні з нині використовуваними фреймворками Agent.

У цій статті буде детально представлено високопродуктивну агентську платформу ArgOS у Project89.

Один. Чому потрібно використовувати ECS для проектування фреймворку агентів

ECS(Entity-Component-System) є архітектурною моделлю, яка часто використовуються в розробці ігор та моделюванні систем. Вона повністю розділяє дані та логіку, щоб ефективно управляти різними сутностями та їх поведінкою в умовах великомасштабних розширювальних сцен.

1. Entity(: це лише ID, не містить жодних даних або логіки.
2. Component) компонент(: використовується для зберігання конкретних даних або стану сутності.
3. Система（系统): відповідає за виконання логіки, пов'язаної з певними компонентами.

В ArgOS кожен агент розглядається як сутність, яка може реєструвати різні компоненти, такі як:

• Компонент агента: зберігає базову інформацію, таку як назва агента, ім'я моделі тощо
• Компонент сприйняття: зберігання сприйнятих зовнішніх даних
• Компонент пам'яті: зберігання даних пам'яті агента
• Компонент дії: зберігання даних дії для виконання

Процес роботи системи:

1. Оновлення даних сприйняття системи
2. Система пам'яті зберігає дані сприйняття в базі даних
3. Система дій виконує дії на основі пам'яті
4. В результаті отримуємо оновлений агентний об'єкт

![Деконструкція Project89: модульний, високопродуктивний фреймворк наступного покоління для AI Agent])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-4cd7ca20f2967b9025411d9985f64831.webp(

Два, архітектура системи ArgOS

ArgOS спроектував кілька компонентів і систем, розділивши системи на три рівні )РівеньСвідомості(:

1. Свідомий)СИСТЕМА: висока частота оновлення, виконується кожні 10 секунд
2. Підсвідома система (SUBCONSCIOUS): оновлення відбуваються рідше, виконуються кожні 25 секунд
3. Безсвідомий (UNCONSCIOUS)система: оновлення відбувається найповільніше, кожні 50 секунд або більше.

Основні системи включають:

• PerceptionSystem: збирає зовнішні подразники та оновлює їх у компоненті Perception
• ExperienceSystem: перетворює стимул на абстрактний досвід і зберігає
• ThinkingSystem: проводити роздуми та генерувати результати роздумів
• ActionSystem: виконати дію
• GoalPlanningSystem: оцінка прогресу цілей та створення нових цілей
• PlanningSystem:генерація плану виконання для цілей
• RoomSystem: обробка оновлень, пов'язаних із кімнатою
• CleanupSystem: видалити непотрібні сутності

Три. Аналіз загальної архітектури ArgOS

1. Ядро архітектури розділене на шари: Сутність-Компонент-Система

2. Класифікація компонентів:

   • Основні типи ідентифікації: Agent, PlayerProfile тощо
   • Класи поведінки та стану: Action, Goal, Plan тощо
   • Спостереження та пам'ять: Perception, Memory тощо
   • Класи середовища та простору: Room, OccupiesRoom тощо
   • Зовнішній вигляд та взаємодія:Appearance, UIState тощо
   • Допоміжні або операційні: Cleanup, DebugInfo тощо

3. Архітектура менеджера:

   • EventBus: публікація та підписка подій
   • RoomManager: керування плануванням кімнати
   • StateManager:Синхронізація ECS з базою даних
   • ActionManager:управління виконанням дій
   • PromptManager:LLM Підказка управління

4. Взаємодія з базою даних:

   • Завантаження та збереження даних за допомогою StateManager
   • Періодичне або подієве зберігання
   • Зберегти стан при виході

Чотири, інноваційні аспекти архітектури

1. Кожна система працює незалежно, без викликів один до одного, легко розширюється.
2. Модульний дизайн, що дозволяє гнучко налаштовувати можливості агента
3. Продуктивність архітектури ECS відмінна, підходить для складних сценаріїв
4. Розділіть систему на рівні свідомості, моделюючи процеси людського пізнання

В цілому, ArgOS є модульною, високопродуктивною, легко розширюваною агентною рамкою, яка пропонує нові архітектурні варіанти для розробки ігор та систем агентів на основі штучного інтелекту.